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# 路线图

> Huoban 从文档、对象模型、schema 到 reference runtime 的阶段路线。

# 路线图

Huoban 当前阶段的重点不是快速写 runtime，而是先建立清晰、专业、可传播的标准语言。

## 当前阶段：官方文档

目标：把 Huoban 的公开叙事和标准边界讲清楚。

交付物：

* 项目首页。
* 快速开始。
* 愿景与开源策略。
* 设计哲学。
* 对象模型。
* Profile / Flow 模型。
* 迁移指南。
* 兼容等级。
* 信任模型。

成功标准：陌生开发者能在 10 分钟内理解 Huoban 不是 runner，而是 AI 原生工作的对象模型和开放编排协议。

## Phase 0：Spec 与示例

目标：建立最小标准仓库骨架。

建议结构：

```text theme={null}
README.md
HUOBAN_DESIGN_PHILOSOPHY.md
docs/
spec/
schemas/
examples/
```

交付物：

* `spec/v1alpha1/` 文档。
* `schemas/v1alpha1/*.schema.json`。
* `examples/idea-to-spec-review/`。
* `examples/profile-import/`。
* `docs/trust-model.md`。
* `docs/conformance.md`。

暂不做完整 runtime。

## Phase 1：Validator 与 Import/Export

目标：让用户可以把已有上下文资产带入 Huoban。

优先命令：

```bash theme={null}
huoban validate
huoban explain
huoban import
huoban export
```

优先用例：

* `AGENTS.md -> Profile`
* `CLAUDE.md -> Profile`
* `Cursor Rules -> Profile`
* `SKILL.md -> Adapter`

成功标准：外部用户开始提交 Profile、Adapter、Flow examples。

## Phase 2：Dry-run 与 Reference Runtime

目标：证明 Huoban 对象可以被解释成一次可审计的 AI 工作计划。

优先命令：

```bash theme={null}
huoban print --dry-run
```

交付物：

* Run snapshot 生成。
* Profile 合并解释。
* Policy 预检查。
* Checkpoint 计划。
* Artifact 计划。
* Conditions 输出。

仍然不急着执行任意 agent workflow。

## Phase 3：MCP Integration

目标：让 Huoban 对象可以被 agent 工具链读取和调用。

交付物：

* Huoban MCP server。
* Huoban MCP resources。
* Validate / explain / import / export tools。
* Profile / Flow / Run 查询。
* Adapter import for MCP tools。

成功标准：不同 agent 可以通过 MCP 理解同一套 Huoban 对象。

## Phase 4：Runtime 与 Registry

目标：提供可执行 runtime 和本地 registry。

交付物：

* Flow execution。
* Capability binding。
* Adapter execution。
* Policy enforcement。
* Checkpoint handling。
* Artifact tracking。
* Local registry。

不建议过早建设 hosted marketplace。

## Phase 5：生态与治理

目标：让 Huoban 从工具变成生态标准。

重点：

* 第三方 Adapter。
* 第三方 validator。
* 第三方 runtime。
* 社区 capability taxonomy 讨论。
* Conformance test suite。
* Spec 版本治理。
* Trust / signature / provenance 机制。

## 早期不做

为了保持方向清晰，早期不做：

* 大而全 hosted registry。
* Skill marketplace。
* 完整 agent runner 平台。
* 私有 SaaS 控制台。
* 自动生成所有 flow 的一键魔法。
* 绑定单一 agent 生态。

## North-star metric

早期最重要的指标不是 star 数，也不是下载量。

更好的指标是：

> Number of external Huoban objects authored by non-core contributors.

包括：

* 外部 `Profile`。
* 外部 `Flow`。
* 外部 `Skill` spec。
* 外部 `Adapter`。
* 第三方 validator / runtime 实验。
* 围绕对象边界的 issue 和 PR。

这说明 Huoban 正在成为语言，而不只是工具。